SU‐E‐T‐30: A Factor for Converting Dose to a Gold Nanoparticle Mixture to a Biologically‐Relevant Dose
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Monte Carlo studies of gold nanoparticle (GNP) dose enhancement on macroscopic scales in radiotherapy have modeled GNPs in tissue as a homogeneous mixture of gold and tissue. Using an explicit model of GNPs randomly positioned in a small volume (1 µm3) of tissue, this study aims to quantify the dose to the biologically relevant component of a goldtissue mixture, enabling a conversion from macroscopically‐scored dose. Methods: Using the PENELOPE Monte Carlo code with the penEasy package, we modeled a 1 µm3 volume containing either a tissue‐gold mixture or GNPs suspended in ICRU 4‐component tissue at various gold concentrations (0, 5, 10, and 15 mg Au/g tissue) and GNP diameters (20, 30, 40, 50 nm). The volume was irradiated with monoenergetic photon and electron beams, ranging from 110 eV to 6 MeV. Interaction forcing was utilized to increase simulation efficiency. Energy deposition was scored in the tissue for each case and was converted to dose. For each scenario, we calculated a conversion factor, the ratio of dose‐to‐tissue to dose‐to‐mixture as a function of energy. Results: The conversion factor was plotted as a function of energy for both photons and electrons. For electrons, the conversion factor was relatively unaffected by any of the parameters, including energy, ranging between 0.98–1.02. For photons, the factor was very energy dependent, with a range of 0.49–1.02. The factor was lowest for 10–100 keV photons. The conversion factor generally decreased with increasing GNP concentration and increasing GNP size. Conclusion: With a large variation in the conversion factor with incident energy, dose deposition is dependent on the spectrum incident on a volume. By scoring the energy spectrum in a given volume, one can provide a scenario‐specific conversion factor, allowing fast, detailed Monte Carlo simulations without the need for explicit GNP‐definition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».